對于任何數(shù)字或在線業(yè)務(wù)，贏得客戶只是戰(zhàn)斗的一半。它還涉及到吸引客戶、留住客戶，從而獲得長期的成功。解決客戶流失問題是品牌和開發(fā)在線用戶體驗的產(chǎn)品團隊面臨的最大挑戰(zhàn)之一。每月5%的客戶流失聽起來對大多數(shù)人來說都是無傷大雅的，但將一整年的流失量統(tǒng)計起來，可能會損失一半的客戶。這意味著需要更多的努力才能使得業(yè)務(wù)保持現(xiàn)有的規(guī)模而不是逐漸縮小。
這就像是在白白消耗你的資金。
換句話說，努力工作并沒有得到回報，當你有5%的客戶流失時，很難想象成長的空間，你需要保持穩(wěn)定。猜測流失原因不是辦法，我們需要采取一些實在的措施才能阻止這件事的發(fā)生。
獲得一個新客戶的成本通常在5到25倍之間，這與留住現(xiàn)有客戶的成本相差不大，這就使得任何業(yè)務(wù)都必須盡可能減少客戶流失。這就是為什么對于產(chǎn)品經(jīng)理來說，采取主動的方法來留住用戶是非常重要的，因為這樣既可以降低獲取成本，又能增加長期的大規(guī)模采用的機會。但任何產(chǎn)品經(jīng)理都知道，在這個過程中，他們將會經(jīng)歷一些嚴重的阻礙。
問題是，大多數(shù)管理者傳統(tǒng)上采取追溯方法來解決客戶流失問題。他們會做出調(diào)整和改變，然后回顧追溯，并對這些變化是否有效進行驗證。然而，隨著人工智能(AI)應(yīng)用程序的最新進展，產(chǎn)品經(jīng)理現(xiàn)在能夠更好地預(yù)測客戶流失并采取積極主動的措施來預(yù)防客戶流失。
追溯法的問題
您已經(jīng)創(chuàng)建了一款運行良好的產(chǎn)品或具有流暢用戶體驗的應(yīng)用，并且在獲取用戶方面取得了一些初步成功。但過了一段時間，用戶開始流失，而且你不清楚為什么。為了減少客戶流失，設(shè)計師、開發(fā)人員和產(chǎn)品經(jīng)理將嘗試各種策略來解決問題。他們可能會更改顏色、調(diào)整字體、移動付費墻或更改用戶界面(UI)，然后等待2-3周以評估營業(yè)額是否有所改善。根據(jù)之前幾周的保留基準，他們會試圖找出哪些變化產(chǎn)生了差異。是一個變化，一些變化還是變化的總和?
此環(huán)路的中斷會導(dǎo)致與改進用戶體驗相關(guān)的所有部門的工作流程、生產(chǎn)力和整體效率的降低。這種A%20/%20B方法一次測試一個或兩個變化，衡量成功，選擇最佳選項，并轉(zhuǎn)移到下一個，整個過程緩慢、繁瑣且低效。更糟糕的是，甚至考慮這樣做是正確的，你需要一次執(zhí)行一個更改內(nèi)容，而這可能比你為業(yè)務(wù)跑跑更多的時間。
簡而言之，這是一種落后的方法，它會將用戶體驗改進流程細分化，并且對于解決客戶流失的根本原因探究的太少、太遲。
AI如何主動解決流失問題
我們的數(shù)據(jù)科學(xué)家團隊已經(jīng)制定了一個更好、更快、更有效的解決客戶流失的方法，以利用機器學(xué)習(xí)方面的新進展。我們的方法真正的秘訣在于人工智能的預(yù)測方式。可以預(yù)測到的流失越多，可以預(yù)防的流失就越多。借助機器學(xué)習(xí)模型，您可以了解導(dǎo)致流失的具體內(nèi)容。產(chǎn)品經(jīng)理、開發(fā)人員、設(shè)計師和管理人員就不再靠著“猜測”過日子。
預(yù)測
第一步是探索階段，您需要深入了解數(shù)據(jù)。通過使用機器學(xué)習(xí)功能，通過大量的數(shù)據(jù)進行篩選。例如，如果您有100名用戶從可能流失的頂級到底層排名，您可以分析群集以查看“極有可能流失”群體中代表什么類型的人。通過揭示年齡、性別、收入、客戶來源和客戶來源等個人信息，就能夠更好地預(yù)測哪些客戶可能會流失(哪些不會)。
診斷
通過分析數(shù)據(jù)，機器學(xué)習(xí)可以最大限度地幫助您分析數(shù)據(jù)，從而使分析師能夠幫助業(yè)務(wù)團隊了解誰可能會流失并提出UI中的預(yù)防性更改。通過分析數(shù)據(jù)，機器學(xué)習(xí)可以最大限度地幫助您分析數(shù)據(jù)，從而使分析師能夠幫助業(yè)務(wù)團隊了解誰可能會流失并提出UI中的預(yù)防性更改。通過行為分析工具，您可以通過任何屬性包括行為消費水平、年齡或群組來劃分用戶，并采取適當?shù)男袆印Ｔ\斷步驟也很重要，因為您可以量化風(fēng)險，糾正過程并采取措施防止未來發(fā)生更替。